Pas besoin d’être un créateur de contenu professionnel ou un expert en analyse de données pour savoir qu’en matière de GPU pour ces rôles, un fabricant domine le marché : Nvidia. Cela est presque entièrement dû à CUDA, une plate-forme de programmation qui existe depuis des années. AMD possède son propre système appelé ROCm, mais il est loin d’être aussi populaire. Eh bien, grâce aux efforts inlassables et au travail d’une seule personne, vous pouvez désormais profiter de tous les avantages des applications CUDA sur une carte graphique Radeon, sans modifier une seule ligne de code.
L’œuvre en question s’appelle ZLUDA et la personne est Andrzej Janik. Comme l’explique Phoronix, il a d’abord créé le système alors qu’il travaillait chez Intel et il a été utilisé pour permettre aux GPU Intel d’exécuter des applications CUDA. Après avoir quitté cette entreprise, il a ensuite été engagé par AMD pour faire la même chose avec sa plate-forme ROCm, mais le géant des puces a finalement abandonné l’ensemble du projet après quelques années.
Cependant, tout cela a eu une belle fin, puisque Janik a été contractuellement autorisé à poursuivre le travail en tant que projet open source. Et c’est là que tout se passe en ce moment (vous pouvez le récupérer sur Github) et Phoronix a testé la dernière version de ZLUDA sur une plate-forme ROCm, en utilisant le classique Blender de référence basé sur CUDA (comme indiqué en haut de cette histoire).
Et ça marche vraiment bien. Par exemple, dans le benchmark Classroom pour Blender, il a fallu 20,89 secondes à une Radeon RX 7900 XTX pour restituer la scène à l’aide de la plate-forme logicielle standard Radeon HIP, où en utilisant ZLUDA (avec Blender fonctionnant en mode CUDA), le temps de rendu a légèrement diminué. jusqu’à 18,44 secondes.
Même si une réduction de 12 % du temps de traitement ne semble pas grande, le fait que cela ait été réalisé simplement en utilisant une couche logicielle pour tout convertir est vraiment impressionnant. Aucune partie du code de Blender n’a dû être modifiée pour que cela se produise et ZLUDA a le potentiel d’ouvrir davantage le marché du calcul et de la création de contenu pour les GPU d’AMD.
Ce n’est bien sûr pas un système parfait à 100 %, et certains tests Geekbench montrent que ZLUDA peut parfois être nettement plus rapide. et plus lent que l’OpenCL habituel utilisé par le logiciel. ZLUDA ne peut également « traduire » que les applications CUDA standard, donc tout ce qui est écrit avec OptiX par exemple ne fonctionnera tout simplement pas.
Phoronix rapporte que Janik n’a pas particulièrement espoir de maintenir le rythme de développement de ZLUDA, sans aucun soutien financier de l’industrie, mais comme il est open source, il pourrait bien obtenir le soutien nécessaire.
Il est un peu étrange qu’AMD ait décidé d’abandonner le projet et je ne peux que supposer qu’il souhaitait se concentrer entièrement sur l’amélioration du statut et de l’adoption du ROCm, plutôt que de simplement laisser CUDA continuer à dominer.
Pour l’instant, cependant, les professionnels équipés de cartes graphiques Radeon voudront peut-être tester ZLUDA en profondeur, car dans ce secteur, le temps, c’est de l’argent. Ou moins de temps, c’est plus d’argent, comme c’est le cas ici. Quelque chose comme ça, en tout cas.